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出版者:人民邮电出版社

作者:拉杰什 · R. V.

出品人:

页数:283

译者:杨文其

出版时间:2020-3-30

价格:0

装帧:平装

isbn号码:9787115533753

丛书系列:图灵程序设计丛书·Java系列

图书标签:

• 微服务
• Spring Boot
• 微服务
• Spring Cloud
• 分布式系统
• 架构设计
• RESTful
• 容器化
• DevOps
• 云原生
• 服务治理

好的，这是一份关于一本名为《数据湖设计与实践》的图书简介，字数约为1500字： --- 《数据湖设计与实践：构建现代企业级数据平台》 作者： [此处可填写虚构作者名，例如：李明，张伟] 出版社： [此处可填写虚构出版社名，例如：蓝图科技出版社] 定价： [此处可填写虚构定价，例如：99.00元] --- 内容提要 在数字化转型的浪潮中，数据已成为企业最核心的资产。然而，传统的数据仓库架构在应对海量、多样化、高速增长的数据时正面临瓶颈。为了打破数据孤岛、实现更灵活的数据分析和挖掘，企业迫切需要一个统一、开放、可扩展的数据存储与处理平台——数据湖。 《数据湖设计与实践》深入剖析了数据湖的理念、架构演进与关键技术，为读者提供了一套从理论到实践的系统化构建指南。本书不仅涵盖了数据湖的底层存储技术（如HDFS、对象存储），还重点探讨了如何利用现代化的数据湖技术栈（如Delta Lake、Apache Hudi、Apache Iceberg）解决传统数据湖的“脏乱差”问题，实现数据治理、质量控制与合规性管理。 本书内容聚焦于如何构建一个成熟、可靠、高性能的企业级数据湖，旨在帮助数据架构师、数据工程师和技术管理者在复杂的生态系统中做出明智的技术选型和架构决策。 核心内容详解 第一部分：数据湖的基石——理念与架构演进 本部分首先阐明了数据湖区别于传统数据仓库的核心优势与挑战。我们将探讨数据湖的“模式自由（Schema-on-Read）”特性，以及它如何支持结构化、半结构化和非结构化数据的原生存储。 1. 数据湖的定位与价值： 分析数据湖在现代数据架构中的战略地位，它如何支持实时分析、机器学习和探索性数据分析。 2. 架构演进路线图： 回顾从传统Hadoop生态到云原生数据湖的演变过程。详细介绍数据湖的经典分层架构（如原始层、清洗层、精炼层），以及各层的功能和数据流转机制。 3. 存储层的选择与权衡： 深入对比HDFS、Amazon S3、Azure Data Lake Storage (ADLS) 和 Google Cloud Storage (GCS) 等对象存储的特性。重点讨论对象存储在成本、弹性、持久性方面的优势，以及如何设计高效的存储命名规范和数据分区策略。 第二部分：湖仓一体的关键技术与实现 数据湖在早期发展中暴露出事务性差、数据质量难以保证等问题。本部分将集中介绍“湖仓一体（Lakehouse）”范式的核心技术——事务性存储层，它们是解决传统数据湖痛点的关键。 1. ACID事务的引入： 详细解析如何为数据湖带来数据库级别的ACID特性。 Delta Lake 深度解析： 讲解 Delta Lake 的日志记录机制、时间旅行（Time Travel）功能，以及如何利用其进行数据更新、删除和合并（UPSERT）。 Apache Hudi 实践： 探讨 Hudi 的记录版本管理和数据写入模式（Copy-on-Write vs. Merge-on-Read），适用于不同业务场景的数据同步需求。 Apache Iceberg 架构： 剖析 Iceberg 如何通过元数据文件实现高效的表格式管理，以及其在多引擎兼容性方面的优势。 2. 数据治理与质量控制： 数据湖的价值依赖于数据的可信度。本章将介绍数据谱系（Lineage）、数据血缘追踪的实现方法，以及集成数据质量检查工具（如Great Expectations）到数据管道的流程。 3. 元数据管理： 探讨如何构建一个统一的元数据目录服务（如Hive Metastore的演进或更现代的方案），确保数据湖中的数据“可发现”和“可理解”。 第三部分：数据管道的构建与操作 一个有效的数据湖需要强大的数据摄取和处理能力。本部分关注如何设计健壮、可扩展的数据ETL/ELT管道。 1. 流批一体化处理： 介绍 Apache Spark Structured Streaming 与 Apache Flink 在构建实时或近实时数据管道中的应用。重点讨论如何设计Kappa 架构以简化流处理逻辑。 2. 数据摄取策略： 详细阐述从 OLTP 数据库、消息队列（如 Kafka）和外部文件系统捕获数据的策略，包括全量同步、增量同步（CDC）的实现方法。 3. 数据处理引擎选型： 比较 Apache Spark、Trino (PrestoSQL) 和 Dremio 在数据湖上的查询性能和适用场景。讨论如何优化查询性能，如数据布局优化、Z-Ordering、Bucketting 等技术。 第四部分：安全、合规与成本优化 数据湖存储海量敏感数据，安全和成本管理至关重要。 1. 细粒度访问控制： 讲解如何基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC）在数据湖层面落地。介绍 Apache Ranger 等安全工具的应用。 2. 数据加密与脱敏： 探讨静态数据加密（Encryption at Rest）和传输中数据加密（Encryption in Transit）的最佳实践。针对隐私数据，详细说明数据屏蔽、假名化和令牌化的技术方案。 3. 成本管理与存储生命周期： 教授如何利用云服务商的对象存储分层功能（如 Glacier、Archive Tier），设计数据生命周期策略，实现自动化的冷热数据迁移，有效控制存储成本。 目标读者 数据架构师： 寻求构建下一代、灵活、可扩展的企业级数据平台的专业人士。 数据工程师： 负责设计、开发和维护大规模数据管道和数据湖基础设施的工程师。 技术负责人/CTO： 需要评估新技术栈、制定数据战略和理解数据治理复杂性的决策者。 大数据开发人员： 希望深入掌握湖仓一体技术栈（Delta Lake, Hudi, Iceberg）并将其应用于实际项目中的开发者。 本书特色 实战导向： 结合大量的架构图和代码示例（主要使用 Scala/Python 和 SQL），确保理论知识能够快速转化为生产力。 中立视角： 对比分析主流的开源和云厂商解决方案，帮助读者理解不同技术的适用边界，而非盲目推崇单一方案。 面向未来： 紧密结合最新的数据湖发展趋势，特别是 Lakehouse 架构的落地细节，为企业应对未来数据挑战做好准备。 通过系统学习本书内容，读者将能够掌握构建一个高效、安全、可信赖的企业级数据湖所需的所有关键技能，真正释放数据的潜在价值。

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当我在书店翻开《Spring微服务架构设计》的介绍时，我的脑海中立刻浮现出无数关于构建高质量、高性能微服务的设想。我一直对Spring框架在微服务领域的强大能力印象深刻，而这本书的名字恰好点出了我一直以来都在探索的核心主题。我希望这本书能够提供一套系统性的知识体系，让我能够深入理解微服务架构的设计原则、核心组件以及在Spring生态下的最佳实践。我尤其关注书中关于如何进行微服务的拆分，如何找到合适的限界上下文（Bounded Context），以及如何处理服务间的依赖关系。对于服务间的通信，我期待书中能详细介绍RESTful API的设计，以及如何利用Spring Cloud Commons等组件实现服务发现、负载均衡和熔断降级。另外，关于微服务的数据管理，例如如何保证数据一致性，书中会提供哪些解决方案，是会介绍Saga模式还是其他分布式事务的实现方式？我非常想知道书中关于API网关的实践，例如如何使用Spring Cloud Gateway实现统一的API入口，处理认证、授权、限流、监控等功能。最后，对于微服务的部署和运维，我希望书中能够涵盖Docker和Kubernetes等容器化技术的应用，以及如何构建高效的CI/CD流水线，确保微服务的平稳上线和运行。

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《Spring微服务架构设计》这个书名立刻吸引了我的目光，因为我正面临着将现有大型单体应用迁移到微服务架构的挑战。《Spring微服务架构设计》我迫切地希望这本书能够提供一套清晰的迁移路径和技术指导，帮助我规避常见的陷阱，并最大化Spring生态系统的优势。我特别关注书中关于如何进行微服务拆分，是从领域驱动设计的角度出发，还是有其他更实用的拆分建议？对于服务间的通信，书中是否会深入讲解RESTful API的设计原则，以及如何利用Spring Cloud Netflix等组件实现服务发现和负载均衡？我也很想知道书中是如何处理微服务间的分布式事务问题的，这往往是迁移过程中最令人头疼的部分。此外，对于微服务架构的可观测性，包括日志聚合、分布式追踪和度量监控，我希望书中能有详尽的实践案例，让我能够了解如何利用ELK Stack、Zipkin、Prometheus等工具来保障系统的健康运行。书中关于API网关的设计和实现，例如Zuul或Spring Cloud Gateway，以及如何在其上实现安全认证、限流熔断等功能，也是我非常感兴趣的内容。最后，对于服务的部署和运维，我希望书中能涵盖Docker和Kubernetes等容器化技术的应用，以及如何构建高效的CI/CD流水线。

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这本书的名字《Spring微服务架构设计》触动了我内心深处对于构建优雅、高效、可扩展系统的追求。我在工作中经常遇到关于如何优雅地拆分单体应用、如何管理复杂的依赖关系、如何保证服务的独立性和可伸缩性等问题。我期望这本书能够为我提供一种系统性的方法论，能够指导我如何在Spring框架的强大支持下，设计并实现一套健壮的微服务体系。我特别想知道书中是如何讲解如何进行服务降级的，这对于保证系统在异常情况下的可用性至关重要。另外，对于数据一致性的挑战，书中会提供哪些有效的策略和实现方式？是会介绍事件溯源（Event Sourcing）还是CQRS模式，或者有其他更具Spring特色的解决方案？我非常关心书中关于API网关的实践，比如如何统一认证授权、请求路由、负载均衡以及限流熔断等功能。同时，对于微服务间的配置管理，我希望能有详细的介绍，例如Spring Cloud Config或者Consul等，如何实现动态配置的更新和管理，避免服务重启带来的不便。在部署方面，书中是否会涉及一些云原生相关的技术，例如Kubernetes的部署策略，以及如何利用Spring Boot的特性来优化部署和运行效率？总的来说，我希望这本书能让我对微服务架构的设计与实践有一个更全面、更深入的理解，并能够指导我在实际项目中落地。

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这本书的名字是《Spring微服务架构设计》，我在网上看到这本书的介绍，感觉非常吸引人，因为我目前正在学习微服务架构，并且对Spring生态系统有浓厚的兴趣。我希望通过阅读这本书，能够深入理解微服务的设计原则、开发实践以及在Spring框架下的具体落地方式。尤其关注那些能帮助我构建高可用、可伸缩、易维护的微服务系统的知识点。我相信这本书会像一位经验丰富的向导，带领我穿越微服务设计的复杂迷宫，让我能够更清晰地认识到微服务的优势，以及如何规避其潜在的陷阱。我想了解书中会如何讲解微服务拆分策略，是侧重于业务领域驱动设计（DDD），还是会介绍一些其他的拆分方法？对于跨服务通信，书中会详细介绍RESTful API、消息队列（如Kafka、RabbitMQ）还是gRPC等通信模式？安全性的问题在微服务架构中尤为重要，我期待书中能提供详尽的解决方案，比如OAuth2、JWT的实现，以及API网关的安全防护机制。另外，服务治理也是微服务架构的基石，关于服务注册与发现（Eureka、Consul）、负载均衡（Ribbon、Nacos）和熔断降级（Hystrix、Sentinel）等核心概念，我希望书中能有深入的探讨和实战指导。总而言之，我希望这本书能提供一套完整的微服务设计蓝图，让我能够将理论知识转化为实际的开发能力，从而在我的项目中成功应用微服务架构。

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《Spring微服务架构设计》这个书名，如同为我指明了方向的灯塔，让我对微服务架构的学习和实践充满了期待。我一直深耕于Java开发领域，对Spring框架有着深厚的感情，而微服务架构更是当前业界的热门话题。我渴望通过这本书，能够系统地掌握在Spring生态下构建健壮、可扩展、易于维护的微服务系统的核心技术和设计理念。我尤其好奇书中会如何讲解服务拆分策略，是会深入剖析领域驱动设计（DDD）的思想，还是会提供一些更为实操性的经验分享？对于服务间的通信，我期待书中能详细阐述RESTful API的设计原则，以及如何利用Spring Cloud Commons等组件实现服务注册与发现、负载均衡和熔断降级。此外，在微服务架构中，数据一致性的问题往往是技术难点，我希望能看到书中提供有效的解决方案，例如Saga模式的应用，或者其他创新的分布式事务处理机制。我对于书中关于API网关的讲解也充满兴趣，希望能了解如何使用Spring Cloud Gateway构建统一的API入口，并实现诸如安全认证、请求路由、限流熔断等关键功能。最后，在微服务的部署和运维方面，我相信书中会对Docker和Kubernetes等容器化技术的应用有深入的介绍，以及如何构建高效的CI/CD流水线，以支持快速迭代和可靠部署。

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《Spring微服务架构设计》这个书名本身就充满了吸引力，它精准地击中了我在微服务架构设计方面的痛点和兴趣。我一直以来都在寻找一本能够系统性地讲解如何在Spring框架下构建高性能、高可用微服务架构的书籍。我期望这本书能够为我提供清晰的设计原则、实用的技术选型建议以及丰富的实战案例。我特别关注书中关于微服务拆分的讨论，希望能了解如何基于业务领域来划分服务边界，以及如何处理服务间的依赖关系。对于服务间的通信，我期待书中能深入讲解RESTful API的设计，以及如何利用Spring Cloud Commons等组件实现服务发现、负载均衡和熔断降级。另外，关于微服务的数据一致性问题，书中会提供哪些解决方案，是会介绍Saga模式还是其他分布式事务的实现方式？我非常想知道书中关于API网关的实践，例如如何使用Spring Cloud Gateway实现统一的API入口，处理认证、授权、限流、监控等功能。最后，对于微服务的部署和运维，我希望书中能够涵盖Docker和Kubernetes等容器化技术的应用，以及如何构建高效的CI/CD流水线，确保微服务的平稳上线和运行。

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《Spring微服务架构设计》这个书名让我眼前一亮，因为它直接点出了我一直以来在探索的技术领域。我对如何利用Spring框架构建健壮、可扩展、易于维护的微服务系统有着强烈的学习需求。我希望这本书能够为我提供一个清晰的框架和详细的实践指导，让我能够将理论知识转化为实际的应用。我尤其关注书中关于微服务拆分策略的讲解，是会侧重于领域驱动设计（DDD），还是会介绍一些其他行之有效的方法？对于微服务之间的通信，我期待书中能够详细介绍RESTful API的设计原则，以及如何利用Spring Cloud Commons等组件实现服务发现、负载均衡和熔断降级。另外，关于微服务的数据一致性问题，书中会提供哪些解决方案，是会介绍Saga模式还是其他分布式事务的实现方式？我非常想知道书中关于API网关的实践，例如如何使用Spring Cloud Gateway实现统一的API入口，处理认证、授权、限流、监控等功能。最后，对于微服务的部署和运维，我希望书中能够涵盖Docker和Kubernetes等容器化技术的应用，以及如何构建高效的CI/CD流水线，确保微服务的平稳上线和运行。

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作为一名在软件开发领域摸爬滚打多年的工程师，我对微服务架构的演进历程有着深刻的体会。从最初的单体应用，到SOA的探索，再到如今微服务架构的盛行，每一次技术浪潮都带来了新的挑战与机遇。《Spring微服务架构设计》这本书的出现，正是我渴望已久的，它能帮助我系统地梳理和掌握在Spring生态下构建微服务所需的关键技术栈和设计理念。我特别好奇书中会如何处理微服务之间的事务性问题，这往往是微服务架构中最棘手的部分之一。是会采用Saga模式，还是提供其他分布式事务的解决方案？对于服务的可观测性，日志聚合（ELK Stack）、分布式追踪（Zipkin、Jaeger）以及度量监控（Prometheus、Grafana）这些必不可少的工具，书中是否会有详尽的实践指南？我希望这本书能够不仅仅停留在概念层面，而是能提供具体的代码示例和架构图，让我能够清晰地理解每一个设计决策背后的逻辑，以及如何将其转化为可执行的代码。此外，CI/CD流水线的构建在微服务环境中也至关重要，我期望书中能涵盖如何利用Jenkins、GitLab CI或GitHub Actions等工具，实现自动化构建、测试和部署，从而加速产品迭代。书中关于容器化技术（Docker）和容器编排（Kubernetes）的介绍，相信也会是重中之重，毕竟它们是微服务落地不可或缺的基石。

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当我第一眼看到《Spring微服务架构设计》这个书名时，我就知道这是我一直在寻找的那本书。在当前的软件开发趋势中，微服务架构已经成为构建复杂系统的首选方案，而Spring框架又是Java开发者最熟悉的工具集。我希望这本书能够为我提供一套完整的微服务设计指南，涵盖从概念到实践的方方面面。我尤其关注书中关于如何进行微服务的拆分，以及如何处理服务间的通信和协作。对于服务间的通信，我期待书中能详细介绍RESTful API的设计，以及如何利用Spring Cloud Commons等组件实现服务发现、负载均衡和熔断降级。另外，关于微服务的数据一致性问题，书中会提供哪些解决方案，是会介绍Saga模式还是其他分布式事务的实现方式？我非常想知道书中关于API网关的实践，例如如何使用Spring Cloud Gateway实现统一的API入口，处理认证、授权、限流、监控等功能。最后，对于微服务的部署和运维，我希望书中能够涵盖Docker和Kubernetes等容器化技术的应用，以及如何构建高效的CI/CD流水线，确保微服务的平稳上线和运行。

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看到《Spring微服务架构设计》这个书名，我的内心 immediatamente (immediately) 燃起了学习的热情。我深知在现代软件开发中，微服务架构的重要性日益凸显，而Spring框架又是Java领域微服务开发的黄金搭档。我期望这本书能够像一本操作手册，为我提供在Spring生态下构建微服务所需的全方位知识。我特别想了解书中关于如何进行服务拆分，是侧重于业务领域驱动设计（DDD），还是会分享一些更具实操性的技巧？对于服务间的通信，书中会详细讲解RESTful API的设计，以及如何利用Spring Cloud Netflix等组件实现服务发现和负载均衡吗？另外，关于微服务的数据一致性挑战，书中会提供哪些解决方案，是会介绍Saga模式还是其他分布式事务的实现方式？我非常想知道书中关于API网关的实践，例如如何使用Spring Cloud Gateway实现统一的API入口，处理认证、授权、限流、监控等功能。最后，对于微服务的部署和运维，我希望书中能够涵盖Docker和Kubernetes等容器化技术的应用，以及如何构建高效的CI/CD流水线，确保微服务的平稳上线和运行。

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